我在b站學ML（五）

多項式迴歸 概念：與選擇特徵的想法密切相關的一個概念被稱爲多項式迴歸。 在課程中還是用的房價預測的例子，假設函數中本來有兩個特徵：x1：房屋的寬度，x2：房屋的深度（即長寬），這時候創造一個新的特徵房屋面積x：寬度與深度的乘積，然後對這個新的特徵x選擇合適的模型擬合。 二次模型size很大時price將會下降不太符合現實，選用三次模型，這裏要注意的是這樣做的話，特徵的歸一化就很重要，使它們的值的範

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